Como preparar os dados da empresa para usar Inteligência Artificial
Quando uma empresa começa a avaliar a possibilidade de utilizar Inteligência Artificial, normalmente as primeiras preocupações estão relacionadas às ferramentas que serão utilizadas, aos custos de implementação e aos processos que podem ser melhorados. Essas questões são importantes, mas existe outro elemento que muitas vezes recebe menos atenção do que deveria e que pode determinar boa parte do resultado de um projeto de IA: a qualidade das informações disponíveis na organização.
A Inteligência Artificial precisa de informações para realizar diferentes tipos de atividades. Dependendo do projeto, pode ser necessário analisar documentos, consultar procedimentos internos, interpretar contratos, identificar informações em relatórios, comparar registros, analisar históricos ou responder perguntas com base no conhecimento produzido pela própria empresa.
Quando essas informações estão espalhadas, desatualizadas, duplicadas ou sem qualquer organização, o projeto pode se tornar mais complexo do que inicialmente previsto.
Isso não significa que uma empresa precise possuir uma estrutura perfeita de dados antes de começar a utilizar Inteligência Artificial. Na realidade, poucas organizações possuem informações completamente organizadas. O mais importante é entender quais dados são necessários para cada aplicação, identificar os problemas existentes e preparar aquilo que realmente será utilizado pelo projeto.
A preparação dos dados deve ser vista como parte da própria implementação de Inteligência Artificial e não como uma etapa separada que precisa estar completamente concluída antes de qualquer iniciativa.
O que significa preparar os dados para IA?
Preparar os dados para Inteligência Artificial não significa simplesmente reunir todos os arquivos da empresa em uma única pasta.
O trabalho envolve compreender quais informações existem, onde elas estão armazenadas, quem utiliza esses dados, quais versões são válidas, quais informações podem ser utilizadas e como elas serão disponibilizadas para a solução de IA.
Em uma empresa de engenharia, por exemplo, podem existir projetos, contratos, relatórios, procedimentos, especificações técnicas, planilhas, registros de obras e documentos administrativos armazenados em diferentes sistemas.
Em uma empresa industrial, podem existir informações de produção, manutenção, qualidade, compras, estoque e fornecedores distribuídas entre sistemas corporativos e arquivos utilizados pelas equipes.
Antes de pensar em colocar tudo dentro de uma solução de Inteligência Artificial, é necessário entender quais dessas informações realmente possuem relação com o problema que se deseja resolver.
Essa definição evita um trabalho desnecessário de organização e permite concentrar esforços nos dados que podem gerar valor para o projeto.
O primeiro passo é descobrir onde estão as informações
Em muitas empresas, o primeiro desafio não está na qualidade dos dados, mas em descobrir onde eles estão.
As informações podem estar armazenadas em sistemas corporativos, servidores, pastas compartilhadas, plataformas de gestão, planilhas, e-mails, documentos individuais e até mesmo em arquivos que permanecem nos computadores dos colaboradores.
Essa distribuição normalmente acontece ao longo dos anos. Cada departamento cria seus próprios controles, novos sistemas são contratados e diferentes profissionais desenvolvem maneiras particulares de organizar as informações.
O resultado é uma empresa que possui uma grande quantidade de conhecimento, mas nem sempre consegue acessá-lo de maneira simples.
Por isso, antes de implementar uma solução de IA, é importante fazer um levantamento das principais fontes de informação relacionadas ao processo escolhido.
Esse levantamento não precisa abranger toda a empresa de uma vez. É possível começar pelo processo que será utilizado no projeto piloto.
Nem toda informação precisa ser utilizada
Um erro comum é imaginar que quanto mais informações forem disponibilizadas para uma Inteligência Artificial, melhor será o resultado.
Na prática, isso nem sempre acontece.
Uma solução precisa receber informações relevantes para a tarefa que está sendo executada. Documentos antigos, arquivos duplicados ou materiais que não possuem relação com o processo podem dificultar a organização e aumentar o risco de respostas baseadas em informações inadequadas.
Imagine uma empresa que deseja criar uma solução para consultar seus procedimentos internos.
Se existirem cinco versões diferentes do mesmo procedimento, sendo que apenas uma delas está vigente, será necessário estabelecer qual documento representa a regra atual.
Não adianta simplesmente disponibilizar todas as versões e esperar que a IA consiga determinar sozinha qual delas deve ser considerada válida em qualquer situação.
A organização da informação continua sendo uma responsabilidade da empresa.
Dados atualizados são fundamentais
A atualização das informações é outro ponto importante.
Uma solução de Inteligência Artificial pode produzir uma resposta tecnicamente coerente e ainda assim apresentar uma informação incorreta para a realidade atual da empresa caso sua fonte esteja desatualizada.
Esse problema pode aparecer em procedimentos, políticas internas, listas de preços, contratos, informações de produtos, normas operacionais e documentos técnicos.
Por isso, a empresa precisa estabelecer algum critério para identificar quais informações estão vigentes.
Isso pode ser feito por meio de versões, datas de atualização, responsáveis pelo documento ou outros mecanismos que façam sentido para a organização.
Não é necessário criar uma estrutura extremamente complexa para começar.
O importante é que exista alguma forma de distinguir uma informação atual de uma informação histórica.
Documentos também são dados
Quando se fala em preparação de dados para Inteligência Artificial, muitas empresas pensam apenas em bancos de dados e planilhas.
Entretanto, uma parcela significativa do conhecimento empresarial está armazenada em documentos.
Contratos, relatórios, manuais, propostas comerciais, procedimentos, atas de reunião, documentos técnicos, e-mails e apresentações podem conter informações extremamente importantes para uma aplicação de IA.
Esses conteúdos são chamados frequentemente de dados não estruturados porque não estão organizados em linhas e colunas como acontece em uma tabela.
A Inteligência Artificial pode trabalhar justamente com esse tipo de informação, permitindo que a empresa consulte e analise conteúdos que anteriormente exigiam uma busca manual.
Por isso, preparar dados para IA também significa avaliar os documentos que fazem parte do processo.
Organizar não significa necessariamente digitalizar tudo
Outro ponto importante é que a empresa não precisa necessariamente digitalizar e organizar todo o seu acervo antes de iniciar um projeto.
Se o objetivo é criar uma solução para uma determinada área, pode ser suficiente trabalhar inicialmente com o conjunto de informações utilizado por aquela equipe.
Essa abordagem reduz o esforço inicial e permite testar a aplicação antes de ampliar o escopo.
Depois que o projeto demonstrar resultado, a empresa pode avaliar quais outras fontes de informação devem ser incorporadas.
Esse processo gradual costuma ser mais adequado do que tentar resolver todos os problemas de dados da organização antes de realizar qualquer experimento.
Como lidar com planilhas espalhadas
As planilhas são um dos exemplos mais comuns de informações distribuídas dentro das empresas.
É comum encontrar controles de clientes, custos, indicadores, fornecedores, projetos e atividades mantidos em diferentes arquivos por diferentes departamentos.
Algumas dessas planilhas podem ser importantes para um projeto de IA, enquanto outras podem ser controles antigos que já não possuem utilidade.
O primeiro passo é identificar quais planilhas realmente fazem parte do processo.
Depois, é importante verificar quem é responsável por elas, com que frequência são atualizadas e se existe algum padrão mínimo de preenchimento.
Também é necessário observar se existem informações duplicadas ou divergentes entre diferentes arquivos.
Uma solução de Inteligência Artificial pode ajudar a analisar essas informações, mas não deve ser utilizada como substituta da organização básica dos dados.
Como lidar com documentos antigos
Empresas que possuem muitos anos de operação normalmente acumulam uma quantidade significativa de documentos.
Nem todos devem ser descartados e nem todos precisam fazer parte de uma solução de IA.
Alguns documentos históricos podem ser importantes para determinadas análises. Outros podem conter informações que já não representam os processos atuais.
Por isso, é importante classificar o conteúdo conforme sua finalidade.
Documentos atuais podem ser utilizados para responder perguntas sobre procedimentos vigentes, enquanto documentos históricos podem ser separados para análises relacionadas ao passado.
Essa distinção ajuda a evitar que informações antigas sejam utilizadas indevidamente em situações nas quais a empresa precisa conhecer sua realidade atual.
Controle de acesso também faz parte da preparação
A preparação dos dados para Inteligência Artificial não envolve apenas organização e qualidade.
Também é necessário considerar quem pode acessar cada informação.
Uma empresa possui diferentes níveis de confidencialidade. Informações financeiras, contratos, dados pessoais, documentos estratégicos e informações de clientes podem possuir restrições diferentes de acesso.
Quando uma solução de IA é conectada a informações internas, essas regras precisam continuar sendo respeitadas.
O fato de uma ferramenta conseguir acessar determinado conteúdo não significa que todos os usuários devam ter acesso a ele.
Por isso, os critérios de segurança e controle de acesso devem fazer parte do planejamento desde o início.
Dados pessoais exigem atenção especial
Projetos de Inteligência Artificial que envolvem informações de colaboradores, clientes, fornecedores ou outras pessoas também precisam considerar as regras aplicáveis à proteção de dados.
Antes de utilizar informações pessoais em uma solução, a empresa deve entender quais dados estão sendo utilizados, para qual finalidade e quais controles são necessários.
Essa análise é especialmente importante em projetos que envolvem grandes volumes de documentos ou informações relacionadas a pessoas.
A preparação dos dados deve considerar não apenas a utilidade da informação para a IA, mas também a forma adequada de utilização dentro do contexto empresarial.
Como saber se os dados estão bons o suficiente
Uma dúvida comum é saber quando os dados estão suficientemente organizados para iniciar um projeto.
Não existe uma condição perfeita que sirva para todas as empresas.
A pergunta mais adequada é se as informações necessárias para o projeto estão disponíveis, atualizadas e suficientemente organizadas para que a solução possa trabalhar com elas.
Se uma empresa pretende utilizar IA para consultar procedimentos internos, por exemplo, precisa ter acesso aos procedimentos relevantes e conseguir identificar quais são os documentos atuais.
Se pretende analisar informações comerciais, precisa identificar quais registros serão utilizados e compreender minimamente sua estrutura.
A preparação deve ser proporcional ao projeto.
Não faz sentido investir meses organizando dados que não serão utilizados na primeira aplicação.
A qualidade do dado influencia o resultado
Existe uma relação direta entre a qualidade das informações utilizadas e a qualidade dos resultados esperados.
Se uma empresa possui informações incompletas, contraditórias ou desatualizadas, a Inteligência Artificial terá dificuldades para produzir resultados confiáveis.
Isso não significa que todos os dados precisam estar perfeitos.
O ponto é compreender quais problemas existem e avaliar se eles podem afetar o objetivo do projeto.
Em algumas situações, pequenas inconsistências não terão grande impacto.
Em outras, uma informação incorreta pode comprometer completamente o resultado.
Por isso, a qualidade precisa ser analisada considerando o uso que será feito dos dados.
Um exemplo prático em uma empresa de engenharia
Imagine uma empresa de engenharia que deseja criar uma solução para permitir que seus colaboradores consultem procedimentos e documentos técnicos por meio de Inteligência Artificial.
O primeiro passo seria identificar onde esses documentos estão armazenados.
Depois, seria necessário separar os documentos que realmente fazem parte do escopo da aplicação.
Na sequência, a empresa poderia verificar quais documentos estão vigentes, quais são históricos e quais precisam ser atualizados.
Também seria necessário considerar quem possui acesso a cada tipo de informação.
Somente depois dessa organização seria possível estruturar a solução para consultar esse conteúdo.
O projeto não exigiria necessariamente que toda a documentação da empresa fosse organizada.
Seria possível começar com um conjunto específico de documentos e ampliar gradualmente conforme os resultados fossem avaliados.
Um exemplo em recursos humanos
Uma empresa pode desejar utilizar Inteligência Artificial para facilitar o acesso dos colaboradores às políticas e procedimentos de recursos humanos.
Nesse caso, seria necessário identificar documentos relacionados a férias, benefícios, políticas internas, procedimentos de admissão, treinamentos e outros assuntos relevantes.
Também seria necessário verificar quais documentos estão atualizados e quais informações podem ser disponibilizadas para todos os colaboradores.
Se existirem regras diferentes para grupos específicos de funcionários, essas diferenças também precisam ser consideradas.
A solução de IA pode facilitar o acesso às informações, mas sua qualidade dependerá daquilo que a empresa disponibilizar como fonte.
Um exemplo no setor comercial
Uma equipe comercial pode possuir propostas, apresentações, informações de produtos, históricos de clientes e registros de negociações armazenados em diferentes locais.
Uma solução de Inteligência Artificial pode ajudar os profissionais a localizar informações, preparar reuniões e organizar determinados conteúdos.
Antes disso, porém, é necessário identificar quais informações realmente representam o conhecimento comercial atual da empresa.
Uma apresentação antiga pode conter preços que não são mais praticados.
Uma proposta antiga pode apresentar condições que já não estão disponíveis.
Um histórico de cliente pode possuir informações confidenciais que não devem ser acessadas por qualquer pessoa.
A organização dessas informações é parte importante do projeto.
Crie uma estrutura mínima de governança
À medida que a empresa começa a utilizar Inteligência Artificial com informações internas, torna-se importante definir responsabilidades.
Alguém precisa saber quais informações são oficiais.
Também é importante definir quem pode atualizar determinados documentos, quem pode acessar cada conteúdo e como informações antigas serão tratadas.
Essa estrutura não precisa ser burocrática.
Uma pequena empresa pode começar definindo responsáveis por determinados conjuntos de informações.
Uma organização maior pode precisar de processos mais estruturados de governança de dados e documentos.
O importante é evitar uma situação em que ninguém sabe qual informação deve ser considerada oficial.
Comece pequeno e evolua
A preparação dos dados pode parecer uma tarefa grande quando analisada de maneira abrangente.
Por isso, uma abordagem prática é começar pelo projeto que será implementado.
Se a empresa deseja automatizar a análise de contratos, organize inicialmente os contratos relacionados ao processo.
Se deseja criar um assistente interno para responder perguntas sobre procedimentos, comece pelos procedimentos daquela área.
Se deseja analisar relatórios, selecione os relatórios que serão utilizados no piloto.
Depois que a aplicação estiver funcionando, será possível identificar novas necessidades.
Esse processo permite que a organização dos dados acompanhe a evolução dos projetos de Inteligência Artificial.
O que fazer quando os dados estão desorganizados?
Encontrar dados desorganizados não significa que o projeto de IA precise ser abandonado.
Em muitos casos, a própria identificação desse problema já representa um resultado importante.
A empresa pode descobrir que determinadas informações estão duplicadas, que existem documentos antigos sendo utilizados ou que diferentes áreas trabalham com versões diferentes do mesmo dado.
A partir disso, pode estabelecer uma sequência de organização.
Algumas correções podem ser feitas antes do projeto.
Outras podem acontecer durante a implementação.
O importante é não ignorar o problema.
Utilizar Inteligência Artificial sobre informações que a própria empresa não consegue explicar ou controlar pode criar resultados difíceis de validar.
Preparar os dados também melhora os processos
Um benefício indireto dessa preparação é que ela pode revelar problemas existentes nos próprios processos empresariais.
Ao procurar informações, a empresa pode descobrir que determinado departamento mantém um controle paralelo porque o sistema oficial não atende à necessidade da equipe.
Ao analisar documentos, pode encontrar diferentes versões de um procedimento.
Ao comparar planilhas, pode identificar divergências entre departamentos.
Esses problemas já existiam antes da Inteligência Artificial.
O projeto apenas tornou essas situações mais visíveis.
Por isso, a preparação dos dados pode contribuir também para a melhoria dos processos e da governança da empresa.
Não espere ter tudo organizado para começar
Existe um equilíbrio importante entre preparar os dados e adiar indefinidamente a implementação.
Esperar que todas as informações da empresa estejam perfeitamente organizadas antes de começar pode impedir projetos que poderiam gerar resultados rapidamente.
Ao mesmo tempo, começar sem compreender minimamente as informações utilizadas pode gerar problemas de qualidade e segurança.
O caminho mais adequado costuma estar entre esses dois extremos.
A empresa pode selecionar um processo, identificar as informações necessárias, organizar o conjunto mínimo de dados para o projeto e iniciar um piloto controlado.
A partir dos resultados, pode ampliar gradualmente a estrutura.
Como criar um plano de preparação de dados para IA
Uma empresa que deseja começar pode organizar esse trabalho em algumas etapas.
Primeiro, deve definir qual projeto de Inteligência Artificial pretende implementar e qual problema será resolvido.
Depois, deve identificar quais informações são necessárias para que a solução funcione.
Na sequência, precisa localizar essas informações e entender como estão armazenadas.
Depois disso, deve verificar qualidade, atualização, duplicidade, acesso e relevância.
Com essas informações em mãos, pode separar aquilo que será utilizado no projeto piloto e estabelecer os responsáveis pela manutenção.
Por fim, deve definir como os dados serão atualizados e controlados conforme a solução evoluir.
Essa abordagem evita que a empresa transforme a preparação dos dados em um projeto gigantesco antes mesmo de validar a aplicação.
Conclusão
Preparar os dados para Inteligência Artificial não significa organizar todas as informações da empresa de uma única vez. O objetivo é criar as condições necessárias para que determinado projeto consiga utilizar informações relevantes, atualizadas e adequadas ao problema que se deseja resolver.
O trabalho começa pelo entendimento do processo e pela identificação das informações necessárias.
Depois, é preciso descobrir onde esses dados estão, avaliar sua qualidade, separar documentos atuais de materiais históricos, verificar acessos e estabelecer responsabilidades sobre as informações.
Esse processo pode revelar problemas que já existiam na organização, como documentos duplicados, informações desatualizadas, controles paralelos e ausência de responsáveis por determinados conteúdos.
Ao mesmo tempo, pode criar uma base mais organizada para novos projetos de Inteligência Artificial.
A empresa não precisa esperar que todos os seus dados estejam perfeitos para começar. É possível selecionar um processo, preparar as informações relacionadas a ele e utilizar um projeto piloto para aprender e evoluir.
O mais importante é compreender que a Inteligência Artificial não elimina a necessidade de organização das informações. Pelo contrário, quanto mais a empresa utiliza IA em seus processos, maior se torna a importância de saber quais informações possui, de onde elas vêm, quem pode acessá-las e quais delas representam a realidade atual da organização.
A preparação dos dados, portanto, não deve ser tratada apenas como uma exigência técnica para implementar Inteligência Artificial. Ela pode ser uma oportunidade para melhorar a organização das informações, fortalecer os processos e criar uma estrutura mais preparada para os próximos projetos de IA.
Como a Innova pode ajudar
A Innova Consultoria Empresarial apoia empresas na identificação de oportunidades de aplicação de Inteligência Artificial e na preparação dos processos e informações necessários para transformar essas oportunidades em projetos práticos.
O trabalho pode começar pela análise de um processo específico, identificando quais informações são utilizadas, onde estão armazenadas, quais problemas existem e quais condições precisam ser criadas para uma aplicação de IA.
A partir dessa análise, é possível estruturar projetos piloto, organizar as informações relevantes, definir responsabilidades, avaliar ferramentas e estabelecer indicadores para acompanhar os resultados.
A proposta é trabalhar a Inteligência Artificial a partir da realidade da empresa, considerando seus processos, suas informações e seus objetivos de negócio, para que a tecnologia seja aplicada onde realmente existe uma oportunidade de melhoria.
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